设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模)。

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